Основные положения статьи обобщают опыт практического применения моделей в среднесрочном экономическом прогнозировании. Автором рассматриваются вопросы использования временных рядов статистических показателей - годовой, квартальной и месячной статистики с учетом их специфики в информационном наполнении и представлении экономических процессов для целей среднесрочного макроэкономического прогнозирования. Обсуждаются вопросы, возникающие при совместном использовании временных рядов, об исключении фактора сезонности, выделении циклических составляющих, построении факторных моделей и совместных уравнений для групп переменных, а также при использовании межотраслевых моделей в прогнозировании. Рассмотрен вопрос о соотношении циклических факторов и потенциального роста ВВП. Исследование временных рядов позволило выделить характерные периоды в развитии российской экономики последних десятилетий, а построение факторных моделей - определить ведущие и специфические факторы экономического роста в эти периоды. Существенное изменение структуры факторов потенциального роста ВВП после 2012 г. привело к рассмотрению вопроса о наиболее значимых факторах роста в новой экономической ситуации. На основе исследования циклов и связанной с ними экономической политики делаются некоторые выводы, касающиеся подготовки к предстоящему технологическому циклу. В заключение отмечаются некоторые проблемы, которые возникают при построении и использовании моделей общего равновесия для целей прогнозирования.
This article summarizes model implementation experience in medium-term economic forecasting. The author reviews implementation issues of annual, quarterly and monthly time series with due regard to their content and representation of economic processes for medium-term macroeconomic forecasting. The article discusses the following questions: joint use of time series, exclusion of seasonal factor, allocation of cyclic components, development of factor models and simultaneous equations for groups of variables, using cross-industry models in forecasting. The author considers the relationship between cyclical factors and potential GDP growth. This time series study allowed identifying specific periods in the development of the Russian economy in recent decades; and development of factor models made it possible to define leading and specific factors of economic growth in periods under review. A significant change in the structure of potential GDP growth factors after 2012 led to examining growth factors that play crucial role in the new economic situation. Based on the study of cycles and related economic policy, the author draws some conclusions regarding the preparations for the forthcoming technological cycle. In conclusion, are noted some of the problems that arise in the development and use of a general equilibrium model for forecasting purposes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.